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第3章
风电滚动轴承振动信号的故障特征提取

采集信号的消噪预处理是故障特征提取的重要基础,在风电领域,常用的信号特征提取方法有:包络谱分析、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、小波变换(Wavelet Transform,WT)、盲源分离法等,各种信号特征提取的新方法也不断涌现。文献[142]中阐述了傅里叶变换、小波变换及小波包变换三种获得信号特征参数的方法,并通过对比分析,总结了各自的优缺点。文献[143]详细论述了基于倒频谱、包络谱及循环平稳分析的故障特征提取方法,并通过实际案例对几种方法进行分析总结。文献[144]中以信号的各阶统计量构成统计测度,形成基于互信息的小波特征提取方法,由时域信号直接得到小波分解的低维特征。文献[145]提出一种基于ITD固有时间尺度分解的方法,提取风电轴承故障特征,进行在线故障诊断。文献[146]中对风机叶片进行声发射实验,对小波基函数的重分配尺度谱进行优化,提取其裂纹故障特征。文献[147]中采用EMD方法对轴承振动信号进行分解,将峭度较高的模态函数经Hibert变换以提取瞬时频率为故障特征。文献[148]中将振动信号进行小波变换包络解调,以最大信噪比为目标,采用盲源分离方法分离解调信号,再用频谱变换提取轴承的故障特征频率。常用的基于振动信号的故障特征提取方法有:时域、频域、时频域和信息熵等。 xCW/qkW+BMY0yyPY/dYJWWwqOT98AFg3d6xLqBCkq17mBKnRXDiyZlr/ndQxgnEa

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